Libérer la puissance du kit de développement NVIDIA Jetson Nano pour l'IA et la robotique

Le kit de développement NVIDIA Jetson Nano est non seulement remarquable en termes de conception industrielle, mais également crucial dans l'intelligence artificielle et la robotique avancées. Le kit offre aux développeurs et aux passionnés de robotique une plate-forme robuste pour créer des systèmes intelligents. Il s'agit d'un ordinateur petit mais efficace destiné au développement de projets qui dépendent de la technologie de l'IA, qui dispose d'un GPU à 128 cœurs et d'un processeur rapide, permettant un traitement ultra-rapide. Cet article examine les capacités du Jetson Nano en examinant son architecture, les logiciels disponibles et ses utilisations dans la vision par ordinateur, la robotique, l'informatique de pointe et d'autres domaines. Peu importe où vous vous situez dans la hiérarchie du développement de l'IA - d'un développeur chevronné à un débutant très inexpérimenté et enthousiaste - vous devez apprécier le potentiel du Jetson Nano pour l'utiliser de manière créative.

Qu'est-ce que le NVIDIA Jetson Nano ?

Présentation du Jetson Nano

Le NVIDIA Jetson Nano est un appareil informatique embarqué hautes performances conçu spécifiquement pour l'IA et la robotique. Il contient un GPU Maxwell à 128 cœurs et un processeur ARM Cortex-A57 à quatre cœurs, qui offre jusqu'à 472 GFLOPS de puissance de traitement et est ainsi capable d'effectuer rapidement des calculs complexes et des traitements parallèles. Une faible consommation d'énergie est intégrée à la conception, et seulement 5 watts sont consommés, ce qui permet une utilisation dans des systèmes embarqués et des ordinateurs de pointe. De plus, le Jetson Nano contient 4 Go de RAM LPDDR4 et dispose de ports USB, HDMI et GPIO pour connecter divers capteurs et appareils. Une pile logicielle basée sur le système d'exploitation Linux appelée Jetpack SDK donne aux développeurs accès à des bibliothèques et des outils pertinents pour l'apprentissage profond, la vision par ordinateur et le développement robotique.

Principales caractéristiques du NVIDIA Jetson Nano

Il existe plusieurs raisons importantes pour lesquelles le NVIDIA Jetson Nano est préféré aux autres solutions dans les applications d'IA :

1. Traitement haute performance : le Jetson Nano comprend un GPU Maxwell 128 cœurs ainsi qu'un processeur ARM Cortex-A57 quadricœur et offre une puissance de traitement totale de 472 GFLOPS qui permet d'exécuter confortablement les moteurs d'IA les plus complexes.
2. Efficacité énergétique : La puissance de fonctionnement de 5 watts fait du Jetson Nano une couronne d'appareils informatiques à faible consommation, ce qui est particulièrement utile pour la robotique et les appareils IoT où la consommation d'énergie doit être efficace.
3. Connectivité polyvalente : il dispose d'une large gamme de connecteurs qui comprend USB 3.0, HDMI ainsi que des broches GPIO qui facilitent l'interconnexion avec une variété d'appareils qui incluent des capteurs et des caméras, entre autres, augmentant ainsi le niveau de complexité des projets.
4. Prise en charge logicielle complète : le Jetson Nano inclut le SDK JetPack, ce qui permet aux développeurs de disposer déjà des bibliothèques et API les plus utiles pour l'apprentissage profond, la vision par ordinateur et la robotique, associées au support NVIDIA. Cela réduit considérablement le temps nécessaire entre le début du développement des projets d'IA et leur mise en œuvre dans la pratique.
5. Facteur de forme compact : ses dimensions physiques compactes permettent de l'intégrer dans des conceptions et des systèmes intégrés où l'espace est limité, facilitant ainsi son utilisation dans une variété de scénarios sans compromettre l'efficacité.

Ces fonctionnalités, toutes importantes, peuvent donner aux développeurs et aux chercheurs l’idée de repousser les limites de la créativité lors de l’intégration de l’IA dans les applications et les services.

Applications du Jetson Nano en IA et en robotique

La polyvalence du NVIDIA Jetson Nano se retrouve dans plusieurs domaines, notamment l'IA et la robotique. Certaines des applications sont décrites ci-dessous :

1. Perception robotique : le Jetson Nano est utilisé dans un robot autonome pour des fonctionnalités de perception telles que la détection d'objets, le traitement d'images et la création de cartes. En effet, les données capturées par les caméras et autres capteurs sont traitées sur l'appareil en temps réel pour être utilisées dans la navigation et pour éviter les obstacles.
2. Surveillance intelligente : le Jetson Nano participe également aux applications de sécurité traditionnelles grâce à l'analyse du contenu vidéo en permettant la détection des visages, des activités et des menaces. Cela permet d'améliorer les capacités de surveillance, de mieux répondre aux menaces et d'accroître la productivité des opérations de sécurité.
3. IoT Edge Computing : l'appareil sert d'appareil de calcul de pointe dans les applications IoT, effectuant des tâches telles que le traitement des données sur place pour éviter les coûts élevés. latence et bande passante utilisation. Ceci est important dans les villes intelligentes et l'IoT industriel puisque les appareils peuvent réagir à leur environnement en temps réel.

Les applications ci-dessus illustrent comment le Jetson Nano améliore, soutient et favorise la créativité et l’amélioration de la robotique et de l’IA dans différents secteurs.

Comment configurer le kit de développement NVIDIA Jetson Nano ?

Composants essentiels nécessaires

Le kit de développement NVIDIA Jetson Nano comprend divers composants indispensables à la configuration correcte de l'appareil. Parmi les plus importants, on trouve :

1. Kit de développement NVIDIA Jetson Nano : le composant principal est constitué du module Jetson Nano et de la carte de support. Le module est un ordinateur monocarte conçu pour l'IA de cette époque.
2. Alimentation : une alimentation 5 V/4 A suffit pour alimenter le Jetson Nano, car il est conçu pour être puissant. Selon les besoins d'alimentation particuliers, une prise micro USB ou jack cylindrique peut être intégrée.
3. Carte MicroSD : une carte Micro SD d'au moins 16 Go est absolument nécessaire car le système d'exploitation et les logiciels d'application y seront installés. Il est préférable de choisir une carte à haut débit pour un bon fonctionnement.
4. Moniteur HDMI ou DP : Un écran connecté via HDMI ou Display Port est nécessaire car il sera nécessaire à l'interface du Jetson Nano pour sa configuration et son fonctionnement.
5. Clavier et souris : des périphériques USB pour souris et clavier seront utilisés pendant la première phase de configuration de la plaque JP 649. Si nécessaire, une connexion à distance peut être établie par la suite.
6. Connexion Internet : il est préférable d'utiliser une connexion par routeur pour télécharger les mises à jour pertinentes et autres dépendances requises pour la carte de développement ou le micrologiciel de développement. Si un modèle de performance est utilisé, une clé Wi-Fi peut être une alternative.

Tous ces aspects contribuent au déploiement et au test des applications d’IA sur la plateforme Jetson Nano.

Guide de configuration étape par étape

1. Insérez la carte MicroSD dans la carte de développement : insérez la carte MicroSD prête à l'emploi associée dans la fente de la carte de développement Jetson Nano.
2. Connectez l’écran : connectez le Jetson Nano à un moniteur HDMI ou DisplayPort.
3. Connectez les périphériques d’entrée : insérez le clavier et la souris USB dans les ports USB situés sur le Jetson Nano.
4. Connexion à l'alimentation : connectez l'adaptateur 5 V/4 A au Jetson Nano et branchez-le sur la prise principale.
5. Établir une connexion Internet : connectez le Jetson Nano à votre réseau à l'aide d'un câble Ethernet ou utilisez une clé Wi-Fi compatible si nécessaire pour mettre à niveau les fonctionnalités de votre ordinateur monocarte.
6. Mise sous tension de l'appareil : Allumez l'alimentation. Le Jetson nano s'allume et l'écran initial qui apparaît doit être l'écran de configuration.
7. Suivez les instructions à l’écran : terminez les configurations principales en répondant aux instructions affichées sur l’écran de votre ordinateur.
8. Installer les mises à jour logicielles : une fois la tâche terminée, assurez-vous que l’ordinateur est en ligne et installez les ressources logicielles que l’ordinateur téléchargera.

En suivant les étapes ci-dessus, vous pouvez configurer votre kit de développement NVIDIA Jetson Nano et le préparer pour les projets d'IA et de réservation.

Configuration initiale et tests

Une fois l'installation terminée, l'étape suivante concerne la première configuration et l'examen du Jetson Nano. Vérifiez d'abord que l'appareil a réussi à démarrer ; pendant cette étape, l'écran doit afficher un bureau Linux. À partir de ce moment, utilisez le terminal pour vérifier si le système détecte le matériel installé et les autres composants. Saisissez uname -a pour voir la version du noyau dans le terminal et vérifier sa bonne installation.

Ensuite, effectuez une vérification simple en utilisant certaines applications de test incluses dans le SDK Jetson Nano. Pour cet exemple, les applications sont présentes dans l'un des répertoires pertinents et, dans la commande exécutée, saisissez ./sample_app pour voir comment l'application a été conçue pour fonctionner. Examinez également les performances du processeur et du processeur graphique de votre système en utilisant des outils pouvant être exécutés dans les lignes de commande, comme top ou Nvidia-said, pour voir comment les ressources matérielles sont utilisées et si tout est en ordre. Ces tests, s'ils sont effectués correctement, garantiront que la configuration préliminaire de votre Jetson Nano pour les besoins futurs, comme dans l'IA et les robots, est terminée.

Quelles sont les caractéristiques du kit de développement Jetson Nano ?

Capacités de calcul de l'IA

Le kit d'expérimentation NVIDIA Jetson Nano Developer Kit est destiné au calcul d'IA et est conçu pour aider aux charges de travail intensives dans un petit corps. Ce module contient un GPU Maxwell à 128 cœurs qui traite des structures de réseaux neuronaux complexes en temps réel. En outre, le kit est compatible avec de nombreux frameworks d'IA, notamment TensorFlow, Pytorch et Caffe, pour aider à la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique plus complexes. Jetson Nano possède 4 Go de RAM et est capable de produire des images et des vidéos en haute définition, ce qui le rend adapté à un éventail d'applications telles que la vision par ordinateur, la robotique et les appareils IoT. Son utilisation intégrée est encore améliorée par sa capacité à fournir des performances élevées avec une très faible consommation d'énergie.

Efficacité énergétique et performances

Le Jetson Nano de NVIDIA a été conçu pour offrir des performances élevées de la manière la plus économe en énergie possible. L'enveloppe de puissance de l'appareil étant inférieure à 5 à 10 watts, il faut trouver un équilibre entre performances et efficacité énergétique, ce qui permet son utilisation dans les systèmes embarqués et l'informatique de pointe. Le système de refroidissement permet au Jetson Nano de fonctionner à des niveaux optimaux quelles que soient les conditions ambiantes, ce qui est essentiel pour les appareils aux formats compacts. De plus, sa conception permet un temps de fonctionnement court et long à l'intérieur d'un appareil alimenté par une batterie, ce qui le rend très utile pour les applications robotiques et IoT, généralement lorsque la consommation d'énergie doit être minimale. Ce mélange de performances et d'efficacité énergétique en fait un Jetson Nano puissant et économe en énergie, ce qui le rend très adapté aux développeurs pour développer des systèmes d'IA efficaces ciblant les limites de puissance.

Options de connectivité et d'extension

La carte NVIDIA Jetson Nano dispose de plusieurs ports et capacités pour la connexion d'autres périphériques et extensions. L'un des ports disponibles est le port Gigabit Ethernet, qui sert à des fins d'Internet rapide et peut donc se connecter aux systèmes réseau. La carte dispose de ports USB 3.0 supplémentaires, qui permettent de connecter des caméras, des disques externes et d'autres accessoires nécessaires au développement d'applications d'IA.

Le reste de l'interface couvre les GPIO, I2C, SPI et UART pour connecter divers capteurs et actionneurs, nécessaires aux contrôleurs pour robots et l'Internet des objets. Il existe un embase à 40 broches pour prendre en charge des modifications matérielles supplémentaires ainsi que la fixation facile de modules supplémentaires d'autres fabricants. Parallèlement à cette extension, Jetson Nano est bien conçu pour offrir une excellente adéquation à l'utilisation des projets d'IA.

Comment développer des applications d'IA en utilisant le Jetson Nano ?

Présentation du kit de développement logiciel NVIDIA JetPack

Le kit de développement logiciel JetPack de NVIDIA est un kit de développement complet qui fournit aux développeurs tout ce dont ils ont besoin pour créer de puissantes applications d'IA sur Jetson Nano. Le kit comprend une gamme spécialement sélectionnée de bibliothèques de logiciels, d'API et d'outils de débogage visant à promouvoir le développement d'initiatives basées sur l'IA. Il se compose du logiciel NVIDIA TensorRT avec le moteur d'optimisation et d'exécution d'inférence d'apprentissage profond qui fait partie du SDK. X4, avec ce logiciel, SDK cementation, est installé dans des voitures robotisées pour des tâches de vision par ordinateur en temps réel. Faible profondeur de champ sur une photo, éblouissement flagrant ou occurrence vive, arrière-plan faible.

De plus, le SDK facilite le processus de développement en fournissant des produits finis ou presque finis, tels que des modèles pré-entraînés et des exemples d'applications. Le SDK JetPack est versionné sous une version spécifique du matériel Jetson, ce qui améliore la fiabilité et les performances. Globalement, lorsque le SDK JetPack répond aux objectifs de l'application de ses utilisateurs, le niveau de précision est réduit au minimum pour chacune des IA introduites dans un système multiprocesseur.

Utilisation des bibliothèques pour l'apprentissage profond et la vision par ordinateur

Lorsque vous créez ces applications d'IA sur Jetson Nano, il est essentiel de tirer le meilleur parti des bibliothèques efficaces pour les applications d'apprentissage profond et de vision par ordinateur. Parmi les plus populaires, on trouve :

1. TensorFlow : TensorFlow est une bibliothèque de création de modèles très adaptative avec un support bien intégré pour une large gamme de structures de modèles courbes et linéaires, ce qui la rend utilisable pour de nombreuses tâches, notamment l'analyse et le traitement d'images, le traitement du langage naturel, etc. De plus, la bibliothèque est intégrée et optimisée avec les GPU de NVIDIA, y compris le Jetson nano, améliorant l'accélération des modèles de réseaux neuronaux profonds.
2. PyTorch : PyTorch est connu pour son modèle dynamique et sa simplicité d'utilisation, qui permettent des expériences rapides et des sessions de création de modèles d'apprentissage profond. Grâce à sa prise en charge complète du calcul GPU avec CUDA, la formation et l'exécution du modèle sont rendues efficaces et faciles, ce qui permet aux développeurs de travailler de manière propre et rapide sur des hypothèses dans divers modèles d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur.
3. OpenCV : OpenCV est une bibliothèque open source qui exécute des fonctions de vision par ordinateur et offre de nombreuses fonctions de traitement d'images, de vision par ordinateur en temps réel et d'apprentissage automatique pertinentes. Comme elle est basée sur le SDK JetPack, les développeurs peuvent exploiter des capacités accélérées par le matériel pour le traitement vidéo et la capture d'images pour leurs applications d'IA.

Combinées au SDK JetPack, ces bibliothèques permettent aux développeurs de développer des applications d'IA puissantes et performantes, évolutives et efficaces sur une plateforme Jetson Nano.

Déploiement de modèles d'IA sur le Jetson Nano

Le déploiement des modèles d’IA sur le Jetson Nano suit un modèle pour garantir que les modèles peuvent être exécutés efficacement sur la plateforme embarquée. Tout d’abord, il est courant que les développeurs convertissent d’abord les modèles formés à partir de frameworks disponibles tels que TensorFlow, PyTorch, etc. au format TensorRT, ce qui améliore désormais les performances des modèles grâce aux optimisations de modèles. L’étape suivante comprend l’installation du SDK JetPack sur le Jetson Nano, un ordinateur monocarte haut de gamme équipé d’outils et de bibliothèques essentiels au déploiement. Une fois l’environnement préparé, les modèles optimisés sont intégrés au code de l’application, ce qui permet aux développeurs d’utiliser l’accélération GPU pour l’inférence.

Il est toutefois essentiel de s'assurer que les modèles ont été testés à un certain niveau pour vérifier qu'ils fonctionnent dans les plages attendues. Le SDK DeepStream de NVIDIA peut être utilisé pour développer et déployer des applications de streaming en temps réel particulièrement utiles dans les applications de vision par ordinateur. Une fois les modèles satisfaits, ils peuvent être utilisés dans des systèmes et des applications beaucoup plus vastes, facilitant le déploiement de ces modèles dans la robotique, les caméras intelligentes, l'informatique de pointe, etc. La mise à jour et la surveillance de ces modèles, en revanche, peuvent être importantes pour leur précision et leurs performances à mesure que l'environnement évolue.

Quelles sont les différences entre les différents produits Jetson ?

Comparaison entre Jetson Nano et Jetson Xavier NX

Les Jetson Nano et Jetson Xavier NX sont deux plates-formes informatiques IA embarquées robustes de NVIDIA. Cependant, les deux appareils répondent à des applications et à des exigences de performances différentes. Le Jetson Nano est doté de 128 cœurs CUDA et d'une consommation électrique maximale de 10 W. Il est destiné aux appareils bas de gamme tels que les robots et les appareils IoT, ce qui convient parfaitement à la formation et au prototypage. Il intègre des dus monothread et est suffisamment rapide pour les inférences IA de base.

D'un autre côté, la conception du Jetson Xavier NX est bien trop avancée par rapport à ses autres modèles puisqu'il possède 384 cœurs CUDA et 48 cœurs tenseurs, ce qui lui permet d'effectuer jusqu'à 21 TOPS (opérations Tera par seconde). Compte tenu de ses différentes configurations de puissance allant de 10 à 15 watts, il est adapté à la conception de types de Real Time A plus avancés. J'ai des applications comme des machines autonomes, des systèmes de vision par ordinateur plus complexes, etc. De plus, l'aptitude à un traitement aussi exigeant en raison de la prise en charge de plusieurs caméras et de la bande passante mémoire plus élevée du Xavier NX apporte de bien meilleures performances aux paramètres destinés aux développeurs de produits avancés.

Une confrontation entre le Jetson Nano et le Jetson Xavier NX doit être reconnue par rapport aux exigences opérationnelles de l'application prévue en termes de puissance de traitement et de consommation d'énergie et au niveau de complexité des modèles d'IA qui seront utilisés.

Caractéristiques de Jetson AGX Orin et Jetson AGX Xavier

Le Jetson AGX Orin et le Jetson AGX Xavier sont tous deux des solutions informatiques d'IA de premier ordre conçues pour plusieurs types d'applications hautement intégrées, mais dans ce cas, les deux ordinateurs ont des fonctionnalités différentes et conviendront largement à des scénarios différents.

Jetson AGX Orin est conçu sur l'architecture Orin de NVIDIA et offre jusqu'à 254 TOPS de performances IA, en plus d'inclure un GPU super complexe de 2048 cœurs CUDA et 64 cœurs Tensor, ce qui le rend beaucoup plus efficace pour les tâches d'IA modernes. La consommation d'énergie de celui-ci comprend une distribution normale de 10 à 60 watts, garantissant ainsi une grande polyvalence pour répondre aux diverses exigences d'application. Cet appareil est capable de permettre l'exécution de tâches avancées dans les domaines de la robotique et des machines autonomes et dans les domaines des très grandes applications d'IA et peut être déployé efficacement en périphérie et dans le cloud. Son complément au débit de traitement avancé de la vision par ordinateur et à la bande passante mémoire améliorée pour la vidéo et les interfaces de nouvelle génération le rend utilisable avec les charges de travail d'IA les plus avancées.

En ce qui concerne l'autre caractéristique principale, le Jetson AGX Xavier est également une plate-forme puissante, offrant des performances allant jusqu'à 32 TOPS avec 512 cœurs CUDA et 64 cœurs Tensor supplémentaires. Le circuit de contrôle de puissance numérique fonctionne dans une enveloppe de puissance de 10 à 30 watts de manière efficace. Le Xavier serait plus applicable dans le domaine de la robotique et de l'apprentissage automatique, car il est capable de faire des inférences d'apprentissage profond et de la vision par ordinateur en temps réel. Il dispose d'une large gamme d'E/S afin de pouvoir bien communiquer avec différents capteurs et caméras, ce qui le rend utilisable dans différents systèmes informatiques.

En conclusion, le Jetson AGX Orin et le Jetson AGX Xavier sont tous deux axés sur les charges de travail d'IA très exigeantes, ce dernier atteint de meilleures performances et permet plus de flexibilité tandis que le premier est un cheval de bataille éprouvé dans de multiples applications d'IA visant un traitement optimal.

Choisir le produit Jetson adapté à vos besoins

Lors du choix du produit Jetson adapté à un cas d'utilisation, vous devez prendre en compte plusieurs facteurs importants pour optimiser les besoins spécifiques de votre application. Tout d'abord, vous devez comprendre les exigences de calcul de votre projet. Supposons que l'objectif du projet soit des applications hautes performances telles que le traitement de la vision par ordinateur ou la formation de modèles d'IA complexes. Dans ce cas, le Jetson AGX Orin est plus adapté car il dispose d'un plus grand nombre de cœurs CUDA et Tensor. En revanche, dans le cas où les applications sont orientées vers l'efficacité à un niveau de performance donné, le Jetson AGX Xavier remplit la double fonction d'exécuter l'apprentissage automatique et d'autres inférences en temps réel, mais avec une meilleure efficacité énergétique.

De plus, le site de la future stratégie d'emploi est très important. Dans les cas où vous devez traiter beaucoup d'informations au moment de l'application et que vous souhaitez utiliser des capacités de pointe où le coût et la polyvalence sont très importants, l'Orin, en raison de sa capacité à effectuer différentes charges de travail, lui donne un avantage. Néanmoins, si vos applications sont centrées sur l'intégration de capteurs dans la robotique ou l'IoT USAGIZE, le Xavier présente des performances élevées et une excellente connectivité.

Enfin, il faut également considérer les systèmes monolithiques et leurs perspectives. À cet égard, Orin est meilleur que les autres modèles car son architecture est ajustable au fur et à mesure de sa croissance sans être réinventée au fur et à mesure que les charges de travail de l’IA évoluent. En conclusion, et c’est le plus important, votre choix doit prendre en compte les besoins de performances, les scénarios de déploiement et l’évolutivité pour une prise de décision plus éclairée dans votre projet.

Quel support et quelles ressources sont disponibles pour les utilisateurs de Jetson Nano ?

Documentation et tutoriels de NVIDIA Developer

NVIDIA propose diverses ressources liées à Jetson Nano via le site officiel des développeurs de NVIDIA.

1. Guide d'utilisation du kit de développement NVIDIA Jetson Nano : ce guide d'utilisation contient des informations sur l'installation, la configuration et l'exécution d'applications ciblant le Jetson Nano. Il contient les spécifications de l'appareil nécessaires, la manière dont les appareils se connecteront et la manière dont de tels problèmes peuvent survenir.
2. NVIDIA Deep Learning Institute Training fournit des informations aux personnes qui souhaitent s'engager dans le développement d'ordinateurs basés sur l'IA. L'institut propose des cours en ligne gratuits et payants destinés aux utilisateurs des versions de la plateforme Jetson applicables à des domaines tels que la robotique et l'intelligence artificielle. Ces cours comprennent des conférences théoriques sur les concepts ou principes de base de l'IA et de l'apprentissage profond et des activités pratiques basées sur Jetson Nano.
3. Les forums de la communauté NVIDIA Jetson sont destinés aux utilisateurs souhaitant discuter de Jetson Nano et d'autres cartes de développement. Cela permet à l'utilisateur d'interagir avec d'autres développeurs et professionnels utilisant les produits Jetson. Les utilisateurs peuvent publier des requêtes, partager leur travail et obtenir de l'aide concernant leurs préoccupations auprès des membres les plus expérimentés de la communauté, ce qui augmente la productivité.

Ces ressources améliorent la satisfaction des utilisateurs, permettant au Jetson Nano d’être pleinement utilisé pour créer des applications d’IA.

Support communautaire et forums

Plusieurs communautés Web existantes sont ouvertes aux utilisateurs de Jetson Nano à la recherche d'un support communautaire…

1. Forums de développeurs NVIDIA : les forums de NVIDIA servent de point de départ unique pour que chaque utilisateur puisse discuter de tous les sujets liés au Jetson Nano, du dépannage à l'implémentation logicielle. En raison de l'utilité du forum, les membres, y compris les ingénieurs NVIDIA et d'autres développeurs, abordent les problèmes et partagent leur expertise avec les membres du forum.
2. Stack Overflow : C'est l'un des forums de programmation les plus courants avec une multitude de questions et réponses sur Jetson Nano et son utilisation. Les utilisateurs viennent chercher de l'aide sur des problèmes concernant leurs propres projets ou de nouveaux problèmes et utilisent les connaissances de développeurs plus avisés qui ont déjà rencontré les mêmes problèmes.
3. Reddit (r/jetson Nano) : La communauté Reddit de Jetson Nano est plus détendue et les membres parlent de choses comme l'utilisation de l'appareil pour des applications robotiques et de vision par ordinateur. Les membres publient des projets, des détails et des tutoriels liés à l'appareil Jetson Nano, offrant ainsi une bonne plate-forme pour rechercher des conseils et de l'inspiration auprès de personnes intéressées par l'appareil.

En raison de ces facteurs, ces forums offrent non seulement une aide pratique, mais aident également à créer la communauté d’utilisateurs de Jetson Nano qu’ils peuvent utiliser lorsqu’ils travaillent sur l’un de leurs projets.

Accéder aux logiciels et aux bibliothèques

Pour mettre en œuvre des projets basés sur l'IA avec Jetson Nano, il faut se procurer les logiciels et les bibliothèques appropriés. Les utilisateurs qui souhaitent améliorer leurs activités de développement peuvent utiliser les trois ressources suivantes :

1. Zone des développeurs NVIDIA : la zone des développeurs NVIDIA explique pourquoi le Jetson Nano dispose d'une suite complète de logiciels, d'outils, de bibliothèques et de documentations pour les utilisateurs de l'appareil. C'est là qu'ils s'étendent, comme le SDK JetPack et les bibliothèques utilisées pour l'inférence d'apprentissage profond comme TensorRT et CUDA pour le calcul en parallèle parmi d'autres bibliothèques comme OpenCV qui sont utilisées dans la programmation de la vision par ordinateur.
2. GitHub : Plusieurs projets et bibliothèques axés sur le Jetson Nano sont disponibles dans de nombreux dépôts GitHub. De plus, les utilisateurs peuvent accéder à des modèles prédéfinis d'un réseau neuronal profond intégré construit par d'autres membres de la communauté, ainsi qu'à des bibliothèques destinées à améliorer ces modèles pour une utilisation dans des progiciels et à augmenter considérablement la vitesse de développement.
3. PyPi (Python Package Index) : PyPa contient de nombreuses bibliothèques Python prenant en charge le développement de Jetson Nano et, par conséquent, une installation rapide de packages ciblant l'IA et le ML. Les bibliothèques Python, notamment NumPy, SciPy et Matplotlib, peuvent être installées dans un projet Jetson sans trop de difficultés, ce qui permet d'étendre ce qui peut être fait à l'aide de la plateforme et d'effectuer des analyses plus complexes.

Ces ressources permettent d’obtenir les logiciels et bibliothèques pertinents qui aident avec succès les applications Jetson Nano à tirer le meilleur parti de la plate-forme pour leurs utilisateurs.

Sources de référence

Nvidia

NVIDIA Jetson

intelligence artificielle

Foire Aux Questions (FAQ)

Q : Mettez en évidence les spécifications clés du kit de développement NVIDIA Jetson Nano.

R : Le kit de développement NVIDIA Jetson Nano est un ordinateur IA hautes performances doté d'un processeur ARM quad-core, d'un GPU 128 cœurs Maxwell, de 4 Go de RAM et de plusieurs ports, dont USB, HDMI, Ethernet, etc. Il vise à exécuter de manière optimale des tâches d'IA de pointe et est soutenu par la pile logicielle d'IA de NVIDIA.

Q : Quel est le niveau de consommation électrique du kit de développement Jetson Nano ?

R : Le kit de développement Jetson Nano est un appareil très économe en énergie, avec une consommation électrique de seulement 5 watts. Il est idéal pour une utilisation sur des systèmes embarqués et d'autres conceptions où les économies d'énergie sont un facteur crucial.

Q : Des applications multimédias peuvent-elles être réalisées à l'aide du kit de développement Jetson Nano ?

R : Le kit de développement Jetson Nano est beaucoup plus performant pour travailler avec la vision par ordinateur IA et d'autres applications de ce type. Le modèle actuel est équipé de capacités d'encodage/décodage pour la vidéo haute résolution et possède un GPU puissant, lui permettant d'effectuer efficacement de nombreuses opérations multimédias.

Q : Quelles tâches de codage seront effectuées à l’aide du kit de développement Jetson Nano ?

R : Le kit de développement Jetson Nano est optimisé pour l'exécution de la modélisation actuelle, y compris, mais sans s'y limiter, les tâches de reconnaissance d'images et de traitement vidéo telles que le suivi d'objets, les systèmes d'action humaine et le traitement de la voix. Il offre un niveau de performance adéquat pour de nombreux cas d'utilisation axés sur l'IA.

Q : Quels éléments sont fournis dans le kit de développement Jetson Nano ?

R : Le kit de développement Jetson Nano comprend le module Jetson Nano, la carte porteuse et certains connecteurs et interfaces. De même, il offre un système d'exploitation complet avec des pilotes et des bibliothèques de logiciels associés à NVIDIA JetPack pour le développement d'applications multimédia et d'intelligence artificielle.

Q : Le kit de développement Jetson Nano est-il également considéré comme faisant partie de la famille Jetson de produits NVIDIA ?

R : Oui, le kit de développement Jetson Nano fait partie de la gamme de produits de la marque Jetson. Cela signifie qu'il peut fonctionner avec d'autres modules Jetson et tirer parti du vaste écosystème de logiciels et de kits de développement couvrant l'ensemble de la plateforme NVIDIA Jetson.

Q : Quelles sont certaines des applications du kit de développement Jetson Nano ?

R : Les applications du kit de développement Jetson Nano incluent, sans s'y limiter, la robotique, les villes intelligentes, les soins de santé, la vente au détail et l'automatisation industrielle. Il s'agit d'une plateforme différente et attrayante qui peut être utilisée à la fois pour rechercher et mettre en œuvre des solutions d'IA dans la pratique.

Q : Que dois-je faire pour commencer à utiliser le kit de développement Jetson Nano ?

R : Travailler avec le kit de développement Jetson Nano est très simple et prend peu de temps. Vous pouvez installer le kit de développement NVIDIA JetPack, qui offre un kit de développement robuste avec, entre autres fonctionnalités, des fonctions multimédias d'IA. Le kit comprend de nombreux supports et une communauté pour vous aider à lancer l'entreprise.

Q : Quels capteurs de mouvement peuvent être connectés au kit de développement Jetson Nano ?

R : Le kit de développement Jetson Nano est compatible avec divers capteurs, tels que des caméras et des microphones. Cette fonctionnalité permet de mettre en œuvre des solutions d'IA complexes qui dépendent des entrées de divers capteurs en temps réel.

Q : Le kit de développement Jetson Nano peut-il être utilisé pour le développement et la mise en service de logiciels d'intelligence artificielle ?

R : Le kit de développement Jetson Nano est le meilleur matériel pour développer et déployer des logiciels d'IA. Il est capable de fournir des ressources matérielles pour exécuter des modèles d'IA récents et est également soutenu par l'écosystème logiciel de NVIDIA, ce qui facilite la création et l'exécution d'applications d'IA sur des ordinateurs puissants.